Reconstruction of Soft Tissue of the Finger Using Heterodigital Reverse Island Flap
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reconstruction of soft tissue defects of the fingers is still a challenge. Considering the special characteristics of finger skin, and the "like for like" principle, appropriate reconstruction should use local tissue as much as possible. Here, we introduce a reverse flow type of heterodigital island flap and evaluate the outcome of finger reconstruction using this technique. METHODS: Thirty-two patients who underwent finger reconstruction using heterodigital reverse island flaps between August 2014 and March 2017 were included in this study. The study population consisted of 25 male and 7 female patients, with a mean age of 27.5 years (range, 6-67 years). The defect ranged from 1.5 to 2.5 cm in length and from 1.0 to 2.1 cm in width. RESULTS: All 32 flaps survived intact. After 1 year, the range of motion in the proximal interphalangeal joint was 81.0 ± 5.1, and the range of motion in the distal interphalangeal joint was 71.2 ± 5.7. The mean static 2-point discrimination of the flaps was 5.3 mm (range, 2-8 mm), and the donor finger was 9.2 mm (range, 4-9 mm), which is regarded as good to excellent, by the Modified American Society for Surgery of the Hand Guidelines. The mean visual analog scale (VAS) pain score was 2.5 (range, 0-8). The mean Vancouver Scar Scale (VSS) score of the flap was 3.95 (range, 1-11), and that of the donor site was 1.76 (range, 0-5). The mean follow-up period was 21.6 months (range, 12-36 months). CONCLUSIONS: Given its satisfactory esthetic and functional results, the heterodigital reverse island flap based on a long vascular pedicle in a reverse pattern is a feasible option for reconstruction of defects of the hand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».